熊猫如何按间隔按列拆分数据帧答案

【问题标题】：Pandas how to split dataframe by column by interval熊猫如何按间隔按列拆分数据帧
【发布时间】：2017-01-29 06:45:02
【问题描述】：

我有一个巨大的数据框，其中包含一个名为dt 的日期时间类型列，该数据框已经根据dt 进行了排序。我想根据dt将数据框拆分成几个数据框，每个数据框包含1 hr范围内的行。

拆分

   dt                    text
0  20160811 11:05        a
1  20160811 11:35        b
2  20160811 12:03        c
3  20160811 12:36        d
4  20160811 12:52        e
5  20160811 14:32        f

进入

   dt                    text
0  20160811 11:05        a
1  20160811 11:35        b
2  20160811 12:03        c

   dt                    text
0  20160811 12:36        d
1  20160811 12:52        e

   dt                    text 
0  20160811 14:32        f

【问题讨论】：

以问题的形式提问 - 而不是“我想要”。

标签： python python-2.7 pandas numpy scipy

【解决方案1】：

您需要通过dt 列的第一个值的差异将groupby 转换为hour 通过astype：

S = pd.to_datetime(df.dt)
for i, g in df.groupby([(S - S[0]).astype('timedelta64[h]')]):
        print (g.reset_index(drop=True))

               dt text
0  20160811 11:05    a
1  20160811 11:35    b
2  20160811 12:03    c
               dt text
0  20160811 12:36    d
1  20160811 12:52    e
               dt text
0  20160811 14:32    f

List comprehension解决方案：

S = pd.to_datetime(df.dt)

print ((S - S[0]).astype('timedelta64[h]'))
0    0.0
1    0.0
2    0.0
3    1.0
4    1.0
5    3.0
Name: dt, dtype: float64

L = [g.reset_index(drop=True) for i, g in df.groupby([(S - S[0]).astype('timedelta64[h]')])]

print (L[0])
               dt text
0  20160811 11:05    a
1  20160811 11:35    b
2  20160811 12:03    c

print (L[1])
               dt text
0  20160811 12:36    d
1  20160811 12:52    e

print (L[2])
               dt text
0  20160811 14:32    f

旧解决方案，由hour拆分：

你可以通过dt.hour使用groupby，但首先需要转换dtto_datetime：

for i, g in df.groupby([pd.to_datetime(df.dt).dt.hour]):
    print (g.reset_index(drop=True))

               dt text
0  20160811 11:05    a
1  20160811 11:35    b
               dt text
0  20160811 12:03    c
1  20160811 12:36    d
2  20160811 12:52    e
               dt text
0  20160811 14:32    f

List comprehension解决方案：

L = [g.reset_index(drop=True) for i, g in df.groupby([pd.to_datetime(df.dt).dt.hour])]

print (L[0])
               dt text
0  20160811 11:05    a
1  20160811 11:35    b

print (L[1])
               dt text
0  20160811 12:03    c
1  20160811 12:36    d
2  20160811 12:52    e

print (L[2])
               dt text
0  20160811 14:32    f

或使用list comprehension 将列dt 转换为datetime：

df.dt = pd.to_datetime(df.dt)
L =[g.reset_index(drop=True) for i, g in df.groupby([df['dt'].dt.hour])]

print (L[1])
                   dt text
0 2016-08-11 12:03:00    c
1 2016-08-11 12:36:00    d
2 2016-08-11 12:52:00    e

print (L[2])
                   dt text
0 2016-08-11 14:32:00    f

如果需要按dates 和hours 拆分：

#changed dataframe for testing
print (df)
               dt text
0  20160811 11:05    a
1  20160812 11:35    b
2  20160813 12:03    c
3  20160811 12:36    d
4  20160811 12:52    e
5  20160811 14:32    f

serie = pd.to_datetime(df.dt)
for i, g in df.groupby([serie.dt.date, serie.dt.hour]):
    print (g.reset_index(drop=True))
               dt text
0  20160811 11:05    a
               dt text
0  20160811 12:36    d
1  20160811 12:52    e
               dt text
0  20160811 14:32    f
               dt text
0  20160812 11:35    b
               dt text
0  20160813 12:03    c

【讨论】：

谢谢，如果我想按 2 小时分组怎么办？
我认为你只需要添加2，astype('timedelta64[2h]'))

【解决方案2】：

取与第一个日期的日期差并按total_seconds分组

df.groupby((df.dt - df.dt[0]).dt.total_seconds() // 3600,
           as_index=False).apply(pd.DataFrame.reset_index, drop=True)

【讨论】：